Рынок заведений общественного питания Москвы

Цели и задачи проекта: проанализировать текущее положение дел на рынке заведений общественного питания Москвы с целью выработки рекомендаций для инвесторов по открытию кафе с роботами-официантами.

Входные данные: данные о заведениях общественного питания Москвы с информацией о названии и типе объекта общественного питания, его принадлежности к сетевому распространению, адресе расположения и количестве посадочных мест.

Обозначения категорий исходных данных: Исходные данные для проекта содержатся в файле формата csv. Обозначения переменных для исходного датасета rest_data.csv приведены ниже:

  • id — идентификатор объекта,
  • object_name — название объекта общественного питания,
  • chain — сетевой ресторан,
  • object_type — тип объекта общественного питания,
  • адрес — адрес,
  • number — количество посадочных мест.

Внешние данные: использовались для получения дополнительной информации об административно-территориальном делении Москвы, а также геоданных объектов недвижимости, в которых располагаются заведения питания и соответствующих им районов:

Обозначения категорий внешних данных: упрощенные данные адресного реестра недвижимости Москвы содержатся в файле mos_info_simple.csv, а геоданные администативно-территориального деления - в файле data_mo.geojson. Оба файла размещены на гугл-диске в открытом доступе. Обозначения переменных для датасетов приведены ниже:

  • simple_address - адрес объекта недвижимости без указания города,
  • adm_area - название административного округа Москвы,
  • district - название района или поселения Москвы,
  • geodata_center - геоданные объектов недвижимости, представленные в формате WKB (well-known binary).
  • geometry - координаты широты и долготы районов города, формирующие полигональные области.

План работы над проектом включает в себя выполнение следующих шагов:

  • Импорт данных и изучение общей информации. На этом этапе получаем общую информацию об имеющихся у нас в распоряжении данных, их типах, полноте и правильности представления. Предварительно оцениваем объем данных в исходном датасете, а также присутствие пропусков и дубликатов.

  • Подготовка данных. В этой части работы обращаем пристальное внимание на недостатки исходных данных и их релевантность: анализируем пропуски, приводим названия заведений к нижнему регистру, оцениваем необходимость обработки пропусков в данных, преобразуем данные в верный тип, проверяем их на присутствие ошибочных значений и обрабатываем дубликаты с целью исключения искажений в результатах.

  • Расчет и анализ данных. В разделе представлены результаты исследование рынка общественного питания в основе которых лежат ответы на следующие вопросы: (1) в каком соотношении представлены на рынке виды объектов общественного питания, (2) какова доля сетевых и несетевых заведений, (3) как заведения различных видов и сетевой принадлежности распределены по числу посадочных мест. С использованием внешних данных проведен анализ о районах и улицах города, которые являются лидерами и аутсайдерами по числу заведений питания. Подготовлена визуализация с использованием геоданных.

  • Формулирование общего вывода. На заключительном этапе приводится сумма выводов и рекомендаций по каждой части выполненного проекта. В общем выводе на основе имеющихся данных и анализа мы отразим ключевые рекомендации для инвесторов и подготовим презентацию по теме исследования.

Содержание

Импорт данных и изучение общей информации

В [1]:
В [2]:
В [3]:
В [4]:

Ознакомимся с имеющимся исходным датасетом rest_data заведений общественного питания г.Москвы, используя следующий шаблон-функцию:

В [5]:
В [6]:
Информация, включающая записи датасета:
id object_name chain object_type address number
0 151635 СМЕТАНА нет кафе город Москва, улица Егора Абакумова, дом 9 48
1 77874 Родник нет кафе город Москва, улица Талалихина, дом 2/1, корпус 1 35
2 24309 Кафе «Академия» нет кафе город Москва, Абельмановская улица, дом 6 95
3 21894 ПИЦЦЕТОРИЯ да кафе город Москва, Абрамцевская улица, дом 1 40
4 119365 Кафе «Вишневая метель» нет кафе город Москва, Абрамцевская улица, дом 9, корпус 1 50 
Информация о размере датасета, типе данных и пропущенных значениях:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 15366 entries, 0 to 15365
Data columns (total 6 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype 
---  ------       --------------  ----- 
 0   id           15366 non-null  int64 
 1   object_name  15366 non-null  object
 2   chain        15366 non-null  object
 3   object_type  15366 non-null  object
 4   address      15366 non-null  object
 5   number       15366 non-null  int64 
dtypes: int64(2), object(4)
memory usage: 720.4+ KB

Количество полных дубликатов в данных: 0

Промежуточные выводы:

  • Данные файла формата csv представлены в требуемой кодировке и не имеют нечитаемых символов;
  • Исходный датасет с информацией о заведениях общественного питания содержит 15366 записей, разделенной по 6-ти параметрам-характеристикам;
  • Названия колонок датасета представлены корректно;
  • Типы данных колонок не требуют преобразований;
  • Датасет не содержит пропусков и полных дубликатов, но требует дополнительной проверки на наличие дубликатов без учета id;
  • Требуется привести названия заведений к нижнему регистру и заменить букву ё на е в названиях заведений.

Предобработка данных

Приведем названия заведениях общественного питания Москвы к нижнему реестру для более подробной проверки на присутствие дубликатов в исходном датасете:

В [7]:

Заменим букву 'ё' на 'е' в адресах заведений:

В [8]:

Ознакомимся с имеющимися дубликатами без учёта идентификатора заведения в реестре:

В [9]:
id object_name chain object_type address number
5185 107442 кафе нет кафе город Москва, 1-я Останкинская улица, дом 55 20
5190 107480 кафе нет кафе город Москва, 1-я Останкинская улица, дом 55 5
5188 107466 кафе нет кафе город Москва, 1-я Останкинская улица, дом 55 5
5186 107574 кафе нет кафе город Москва, 1-я Останкинская улица, дом 55 10
2381 28611 комбинат питания мгту им.н.э.баумана нет столовая город Москва, 2-я Бауманская улица, дом 5, строение 1 100
Out[9]:
(85, 6)

Исходный датасет включает в себя 85 строк-дубликатов. Удалим из датасета имеющиеся дубликаты заведений:

В [10]:

Промежуточные выводы:

  • Исходный датасет включает в себя 85 строк-дубликатов заведений, которые были исключены из дальнейшего анализа.

Расчеты и анализ данных

Cоотношение видов объектов общественного питания

Рассмотрим предварительное процентное распределение типов заведений общественного питания г. Москвы и их соотношение по принадлежности к сетевым компаниям:

В [11]:
object_type counts pct
0 кафе 6071 39.7%
1 столовая 2584 16.9%
2 ресторан 2282 14.9%
3 предприятие быстрого обслуживания 1897 12.4%
4 бар 855 5.6%
5 буфет 576 3.8%
6 кафетерий 395 2.6%
7 закусочная 348 2.3%
8 магазин (отдел кулинарии) 273 1.8%

Из таблицы видно, что заведения общественного питания, в основном, представлены кафе, чья доля сопоставима с суммарной долей столовых, ресторанов и фастфудов. Кафетерии, закусочные и кулинарии - типы заведений, наименее распространенные на рынке общественного питания Москвы. Ниже представим полученные данные в виде диаграммы:

В [12]:
В [13]:
В [14]:

Cоотношение сетевых и несетевых заведений

Сравним общее процентное соотношение сетевых и несетевых заведений:

В [15]:
Out[15]:
нет    81.0
да     19.0
Name: chain, dtype: float64

Доля заведений, относящихся к сетям (вариант: да), составляет примерно пятую часть от всех заведений общественного питания. Рассмотрим распределение по сетевой принадлежности в разрезе типов заведений общественного питания:

В [16]:
Out[16]:
object_type n_chain n_individ n_total pct_chain pct_individ pct_chain_of_total_sum pct_individ_of_total_sum
0 бар 37 818 855 4.3 95.7 0.24 5.35
1 буфет 11 565 576 1.9 98.1 0.07 3.70
2 закусочная 56 292 348 16.1 83.9 0.37 1.91
3 кафе 1396 4675 6071 23.0 77.0 9.14 30.59
4 кафетерий 52 343 395 13.2 86.8 0.34 2.24
5 магазин (отдел кулинарии) 78 195 273 28.6 71.4 0.51 1.28
6 предприятие быстрого обслуживания 788 1109 1897 41.5 58.5 5.16 7.26
7 ресторан 543 1739 2282 23.8 76.2 3.55 11.38
8 столовая 3 2581 2584 0.1 99.9 0.02 16.89
В [17]:
барбуфетзакусочнаякафекафетериймагазин (отдел кулинарии)предприятие быстрого обслуживанияресторанстоловая051015202530Тип заведениясетевоенесетевоеПроцент сетевых и несетевых типов заведений в общем числе заведенийТип объектаПроцент заведений

Распределение доли сетевых и несетевых заведений общественного питания в общем числе заведений Москвы показывает, что среди несетевых типов заведений превалируют кафе, столовые и рестораны. Сетевой характер бизнеса привлекателен для кафе, предприятий быстрого обслуживания и ресторанов.

Далее рассмотрим более подробно, для какого вида объекта общественного питания характерно сетевое распространение:

В [18]:
барбуфетзакусочнаякафекафетериймагазин (отдел кулинарии)предприятие быстрого обслуживанияресторанстоловая020406080100Тип заведениясетевоенесетевоеПроцент сетевых и несетевых заведений для каждого типа объектаТип объектаПроцент заведений

Из диаграммы видно, что для Москвы сетевое распространение характерно для предприятий быстрого обслуживания (фастфудов), а также отделов кулинарий, которые чаще всего находятся в продуктовых магазинах торговых сетей. Третью строчку популярности сетевой организации бизнеса делят рестораны и кафе. Наименьшую склонность к сетевой организации питания Москвы имеют столовые. Следует однако учитывать, что датасет включают большое количество данных о столовых, принадлежащих государственным учреждениям и предприятиям. Это, в некоторой степени, может исказить представление о потенциале распространении сетевого подхода в этом сегменте, часто наблюдаемое в других городах.

Распределение сетевых заведений по числу посадочных мест

Сформируем набор данных, включающий только сетевые заведения питания:

В [19]:
Out[19]:
id number
count 2964.0 2964.0
mean 118096.0 53.0
std 67521.0 57.0
min 838.0 0.0
25% 59187.0 15.0
50% 129968.0 40.0
75% 176804.0 72.0
max 223318.0 580.0

Среднее число посадочных мест для сетевых заведений равно 53-м, медианное - 40.

С точки зрения анализа выбросов по числу посадочных мест также посчитаем 95-й персентиль:

В [20]:
В [21]:
Out[21]:
id number
count 2815.0 2815.0
mean 120634.0 44.0
std 67262.0 37.0
min 19613.0 0.0
25% 68446.0 14.0
50% 134638.0 36.0
75% 178892.0 64.0
max 223318.0 158.0

Среднее число посадочных мест для сетевых заведений с учетом исключения аномальных значений равно 44-м, медианное - 36.

Изобразим на диаграммах размаха и распределения полученные результаты для сетевых заведений общественного питания:

В [22]:
01002003004005000100200300400500600700800900Распределение сетевых заведений по количеству посадочных местЧисло посадочных местКоличество заведений
010020030040050060095-й перцентильвсе данные95-й перцентильвсе данныеДиаграмма размаха количества посадочных мест в сетевых заведенияхЧисло посадочных местНабор данных

Из диаграмм размаха видно, что несмотря на присутствие выбросов (что является естественным отражением действительности, а не искажением вследствие ошибок), медианные значения числа посадочных мест изменяются незначительно. Это позволяет использовать весь набор данных, без необходимости выделения "типичного" набора заведений.

Ответим на вопрос, что характерно для сетевых заведений: обширная сеть с небольшим числом посадочных мест в каждом заведении или небольшая сеть, но с большим количеством посадочных мест в заведениях.

(1) Используем сформированный датасет сетевых заведений:

В [23]:
Out[23]:
id object_name chain object_type address number
3 21894 пиццетория да кафе город Москва, Абрамцевская улица, дом 1 40
6 148815 брусника да кафе город Москва, переулок Сивцев Вражек, дом 6/2 10
13 22579 алло пицца да кафе город Москва, улица Авиаторов, дом 14 32
16 144107 суши wok да предприятие быстрого обслуживания город Москва, Азовская улица, дом 3 7
18 58565 тануки да ресторан город Москва, Большая Академическая улица, дом 65 160

(2) Внесем основные изменения в дублирующие названия заведений.

*Использование лемматизации достаточно затруднительно в этом случае из-за использования большого числа повторяющихся слов как в названии заведения, так и в описании типа объекта. Вероятно, возможно использование дополнительных алгоритмов для обработки, но вероятность ошибки также высока.

В [24]:
В [25]:
3         пиццетория
6           брусника
13        алло пицца
16          суши wok
18            тануки
            ...     
15361    шоколадница
15362    шоколадница
15363    шоколадница
15364    шоколадница
15365    шоколадница
Name: object_name, Length: 2964, dtype: object
тануки

(3) Сформируем сводную таблицу сетевых заведений, учитывающую их количество и число мест для посетителей:

В [26]:
Out[26]:
object_name size number
0 kfc 186 55
1 шоколадница 183 57
2 макдоналдс 171 87
3 бургер кинг 159 48
4 теремок 109 27
5 домино'с пицца 99 18
6 крошка картошка 96 21
7 суши wok 89 6
8 милти 81 1
9 папа джонс 67 22

(4) Для построения диаграммы распределения, установим ограничение на минимальное число заведений, входящих в сеть равное 7, с целью исключить влияние неточностей, вызванных возможным дублированием названий компаний и повышения качества данных для анализа.

В [27]:

Из диаграмм распределения видно, что для сетевых объектов питания более характерно распространение небольшого числа заведений с небольшим или средним числом посадочных мест. Исключением может являться сеть быстрого питания Макдональдс, для которой помимо большого размаха сети характерно большое количество посадочных мест.

Среднее число посадочных мест по видам объектов общественного питания

Посчитаем среднее число посадочных мест для различных типов заведений:

В [28]:
Out[28]:
object_type number
0 столовая 130
1 ресторан 97
2 буфет 51
3 бар 44
4 кафе 40
5 предприятие быстрого обслуживания 21
6 кафетерий 9
7 закусочная 8
8 магазин (отдел кулинарии) 6
В [29]:

Столовые и рестораны, традиционно предоставляют возможность разместить в заведениях большое число людей. В первом случае это связано с повседневным использованием столовых населением, во втором - предоставление возможности проведения праздничных или деловых мероприятий с повышенным уровнем сервиса. Предприятия быстрого обслуживания, помимо традиционного размещения посетителей в зале, позиционируют себя как оказывающие услуги на вынос, что не требует избыточных площадей. Закусочные и отделы кулинарии, как правило, направлены на оказание минимальных услуг по приобретению готовых блюд "на вынос" и изначально ограничены небольшой площадью в торговых центрах.

ТОП-10 лидеров по количеству объектов общественного питания

Для анализа улиц и районов города, на которых расположены объекты питания подготовим исходный датасет и данные с внешних ресурсов.

Обработка адреса заведения

Используя регулярные выражения, из адреса заведения выделим в отдельные колонки информацию о городе, районе (относится к населенным пунктам Новой Москвы), улице и данных здания:

В [30]:
В [31]:
В [32]:
В [33]:

Дополнительно создадим отдельную колонку 'simple_address' с указанием адреса, без учета 'город Москва' в адресе заведения для облегчения в дальнейшем объединения датасета с данными сторонних ресурсов:

В [34]:
Out[34]:
id object_name chain object_type address number city territory street building simple_address
0 151635 сметана нет кафе город Москва, улица Егора Абакумова, дом 9 48 город Москва город Москва улица Егора Абакумова дом 9 улица Егора Абакумова, дом 9
1 77874 родник нет кафе город Москва, улица Талалихина, дом 2/1, корпус 1 35 город Москва город Москва улица Талалихина дом 2/1, корпус 1 улица Талалихина, дом 2/1, корпус 1
2 24309 кафе «академия» нет кафе город Москва, Абельмановская улица, дом 6 95 город Москва город Москва Абельмановская улица дом 6 Абельмановская улица, дом 6
3 21894 пиццетория да кафе город Москва, Абрамцевская улица, дом 1 40 город Москва город Москва Абрамцевская улица дом 1 Абрамцевская улица, дом 1
4 119365 кафе «вишневая метель» нет кафе город Москва, Абрамцевская улица, дом 9, корпус 1 50 город Москва город Москва Абрамцевская улица дом 9, корпус 1 Абрамцевская улица, дом 9, корпус 1

Исправим неточности в некоторых названиях поселений Москвы:

В [35]:

Предварительно рассмотрим какие уникальные населенные пункты, полученные напрямую из адреса заведения, представлены в датасете:

В [36]:
Out[36]:
array(['город Москва', 'Зеленоградский административный округ',
       'поселение Вороновское', 'поселение Внуковское',
       'поселение Новофедоровское', 'поселение Марушкинское',
       'поселение Десеновское', 'городской округ Троицк',
       'городской округ Щербинка', 'поселение Московский',
       'поселение Щаповское', 'поселение Краснопахорское',
       'поселение Воскресенское', 'поселение Сосенское',
       'поселение Роговское', 'поселение Филимонковское',
       'поселение Кленовское', 'поселение Кокошкино',
       'поселение Рязановское', 'поселение Михайлово-Ярцевское',
       'поселение "Мосрентген"', 'поселение Киевский',
       'поселение Первомайское'], dtype=object)

Добавление административных округов и районов

Используем данные адресного реестра объектов недвижимости города Москвы Портал открытых данных Правительства Москвы с целью определения административного округа и района города (а также их геоданных), к которому относится заведение общественного питания, по имеющемуся адресу:

В [37]:
Out[37]:
simple_address adm_area district geodata_center
0 Варшавское шоссе, дом 150, строение 2 Южный Чертаново Южное 0101000000F250A93FF6CC42405807FDC6B4CC4B40
1 Косинская улица, дом 26А Восточный Вешняки 010100000047202E1C02EA42402CC5D479D6DB4B40
2 Гороховский переулок, дом 21 Центральный Басманный 01010000009A35CD7381D542407EFE9CC413E24B40
3 Ленинградский проспект, дом 73А, строение 3 Северный Сокол 010100000002050BB7B9C142403C0345B8DAE64B40
4 улица Вострухина, дом 5А Юго-Восточный Рязанский 01010000004495E1D819E6424079D15B782ADC4B40

Для корректного объединения данных заменим букву 'ё' на 'е' в адресах заведений датасета info:

В [38]:

Проверим реестр на наличие дубликатов и удалим их:

В [39]:
Количество дубликатов в адресном реестре: 102
В [40]:

Объединим данные о заведениях общественного питания с данными реестра объектов недвижимости города Москвы, используя адрес:

В [41]:
Out[41]:
id object_name chain object_type address number city territory street building simple_address adm_area district geodata_center
0 151635 сметана нет кафе город Москва, улица Егора Абакумова, дом 9 48 город Москва город Москва улица Егора Абакумова дом 9 улица Егора Абакумова, дом 9 Северо-Восточный Ярославский 01010000009320773F76DB42401CC0A99182F04B40
1 77874 родник нет кафе город Москва, улица Талалихина, дом 2/1, корпус 1 35 город Москва город Москва улица Талалихина дом 2/1, корпус 1 улица Талалихина, дом 2/1, корпус 1 Центральный Таганский 0101000000A489DCCB2AD642409012FCCB78DE4B40
2 24309 кафе «академия» нет кафе город Москва, Абельмановская улица, дом 6 95 город Москва город Москва Абельмановская улица дом 6 Абельмановская улица, дом 6 Центральный Таганский 0101000000384F0735B8D542402C10B66E28DE4B40
3 21894 пиццетория да кафе город Москва, Абрамцевская улица, дом 1 40 город Москва город Москва Абрамцевская улица дом 1 Абрамцевская улица, дом 1 Северо-Восточный Лианозово 01010000006BA952D458C942404DC1D9624DF24B40
4 119365 кафе «вишневая метель» нет кафе город Москва, Абрамцевская улица, дом 9, корпус 1 50 город Москва город Москва Абрамцевская улица дом 9, корпус 1 Абрамцевская улица, дом 9, корпус 1 Северо-Восточный Лианозово 0101000000BC74F6A640C942408E57A1B1B8F34B40

Проверим уникальность значений административных округов в сводном датасете:

В [42]:
Out[42]:
array(['Северо-Восточный', 'Центральный', 'Юго-Восточный', 'Западный',
       'Юго-Западный', 'Северный', 'Восточный', 'Южный',
       'Северо-Западный', 'Зеленоградский', 'Троицкий', 'Новомосковский'],
      dtype=object)

Список и количество административных округов (12) в общем датасете соответствует территориальному делению Москвы.

Проверим соответствие районов города и их количества административному округу в сводном датасете, а также выведем общее число заведений общественного питания в каждом районе:

В [43]:
Out[43]:
adm_area district n_food_places
0 Восточный Богородское 103
1 Восточный Вешняки 77
2 Восточный Восточное Измайлово 42
3 Восточный Восточный 4
4 Восточный Гольяново 87
... ... ... ...
141 Южный Орехово-Борисово Южное 75
142 Южный Царицыно 90
143 Южный Чертаново Северное 121
144 Южный Чертаново Центральное 150
145 Южный Чертаново Южное 104

146 rows × 3 columns

Сводная таблица включает в себя 146 строк, что соответствует 125-ти муниципальным округам, 19-ти поселениям и 2-м городским округам.

Добавление геоданных

Данные адресного реестра объектов недвижимости города Москвы Портал открытых данных Правительства Москвы помимо информации об объектах недвижимости содержат их геоданные. Геоданные представлены в колонке geodata_center двоичным форматом векторной геометрии в шестнадцатеричных строках (WKB - well-known binary).

Для дальнейшей визуализации преобразуем формат WKB в координаты широты и долготы. Для этого используем модули библиотеки Shapely, позволяющие на первом этапе сконвертировать формат WKB в координаты точки, а на втором - выделить данные точки в координаты широты и долготы. Использование лямбда-функции позволяет повторить эту последовательность действий для всех строк.

В [44]:
Out[44]:
id object_name chain object_type address number city territory street building simple_address adm_area district geodata_center point longitude latitude
0 151635 сметана нет кафе город Москва, улица Егора Абакумова, дом 9 48 город Москва город Москва улица Егора Абакумова дом 9 улица Егора Абакумова, дом 9 Северо-Восточный Ярославский 01010000009320773F76DB42401CC0A99182F04B40 POINT (37.71454613987694 55.87898464954944) 37.714546139876937 55.878984649549437
1 77874 родник нет кафе город Москва, улица Талалихина, дом 2/1, корпус 1 35 город Москва город Москва улица Талалихина дом 2/1, корпус 1 улица Талалихина, дом 2/1, корпус 1 Центральный Таганский 0101000000A489DCCB2AD642409012FCCB78DE4B40 POINT (37.67318104046288 55.73806142624119) 37.673181040462879 55.738061426241188
2 24309 кафе «академия» нет кафе город Москва, Абельмановская улица, дом 6 95 город Москва город Москва Абельмановская улица дом 6 Абельмановская улица, дом 6 Центральный Таганский 0101000000384F0735B8D542402C10B66E28DE4B40 POINT (37.66968405587107 55.73560890092662) 37.669684055871073 55.735608900926621
3 21894 пиццетория да кафе город Москва, Абрамцевская улица, дом 1 40 город Москва город Москва Абрамцевская улица дом 1 Абрамцевская улица, дом 1 Северо-Восточный Лианозово 01010000006BA952D458C942404DC1D9624DF24B40 POINT (37.57302335773678 55.89298663742611) 37.573023357736780 55.892986637426112
4 119365 кафе «вишневая метель» нет кафе город Москва, Абрамцевская улица, дом 9, корпус 1 50 город Москва город Москва Абрамцевская улица дом 9, корпус 1 Абрамцевская улица, дом 9, корпус 1 Северо-Восточный Лианозово 0101000000BC74F6A640C942408E57A1B1B8F34B40 POINT (37.57228552850708 55.90407390954998) 37.572285528507081 55.904073909549979

Используя данные административно-территориального деления Москвы сформируем датасет с координатами районов города:

В [45]:
Out[45]:
district adm_area geometry
0 поселение Киевский Троицкий MULTIPOLYGON (((36.80310 55.44083, 36.80319 55.44160, 36.80357 55.45162, 36.81253 55.45140, 36.82745 55.45134, 36.83337 55.451...
1 Филевский Парк Западный POLYGON ((37.42765 55.74821, 37.42849 55.74875, 37.42958 55.74939, 37.43058 55.74976, 37.43162 55.75005, 37.43180 55.75008, 37...
2 поселение Новофедоровское Троицкий POLYGON ((36.80357 55.45162, 36.80451 55.46551, 36.81521 55.46597, 36.81575 55.47516, 36.81592 55.48426, 36.81607 55.49530, 36...
3 поселение Роговское Троицкий POLYGON ((36.93724 55.24139, 36.93726 55.24161, 36.93755 55.24195, 36.93794 55.24225, 36.93880 55.24266, 36.93926 55.24285, 36...
4 поселение "Мосрентген" Новомосковский POLYGON ((37.43956 55.62731, 37.44018 55.63042, 37.44059 55.63102, 37.44104 55.63126, 37.44709 55.63301, 37.45211 55.63498, 37...

Улицы-лидеры по количеству объектов общественного питания

Получим предварительные данные об улицах-лидерах по числу заведений общественного питания Москвы. Запрос сформулируем без учета улиц Новой Москвы, чтобы исключить искусственное увеличение числа заведений из-за возможного совпадения названий улиц в городе и поселениях (дополнительная проверка показала, что таких совпадений для улиц-лидеров нет).

В [46]:
Out[46]:
street territory n_street_places
0 проспект Мира город Москва 203
1 Профсоюзная улица город Москва 182
2 Ленинградский проспект город Москва 172
3 Пресненская набережная город Москва 167
4 Варшавское шоссе город Москва 162
5 Ленинский проспект город Москва 148
6 проспект Вернадского город Москва 128
7 Кутузовский проспект город Москва 114
8 Каширское шоссе город Москва 111
9 Кировоградская улица город Москва 108

Ответим на вопрос, к каким районам города относятся улицы-лидеры по числу заведений общественного питания. Определим, через какие районы проходит каждая улица и вычислим число заведений, расположенных в каждом районе:

В [47]:

Объединим данные таблицы по улицам-лидерам df_streets_top10 с данными df_streets_districts по межрайонным улицам:

В [48]:
Out[48]:
street district territory n_street_places n_district_places
0 проспект Мира Мещанский город Москва 203 63
1 проспект Мира Свиблово город Москва 203 62
2 проспект Мира Алексеевский город Москва 203 50
3 проспект Мира Останкинский город Москва 203 20
4 проспект Мира Ростокино город Москва 203 7
5 проспект Мира Ярославский город Москва 203 1
6 Профсоюзная улица Теплый Стан город Москва 182 40
7 Профсоюзная улица Черемушки город Москва 182 36
8 Профсоюзная улица Коньково город Москва 182 35
9 Профсоюзная улица Обручевский город Москва 182 32
10 Профсоюзная улица Академический город Москва 182 25
11 Профсоюзная улица Ясенево город Москва 182 14
12 Ленинградский проспект Аэропорт город Москва 172 64
13 Ленинградский проспект Беговой город Москва 172 51
14 Ленинградский проспект Хорошевский город Москва 172 33
15 Ленинградский проспект Сокол город Москва 172 24
16 Пресненская набережная Пресненский город Москва 167 167
17 Варшавское шоссе Нагорный город Москва 162 42
18 Варшавское шоссе Чертаново Южное город Москва 162 39
19 Варшавское шоссе Донской город Москва 162 34
20 Варшавское шоссе Чертаново Северное город Москва 162 24
21 Варшавское шоссе Чертаново Центральное город Москва 162 13
22 Варшавское шоссе Нагатино-Садовники город Москва 162 8
23 Варшавское шоссе Южное Бутово город Москва 162 2
24 Варшавское шоссе городской округ Щербинка город Москва 162 2
25 Варшавское шоссе поселение Воскресенское город Москва 162 1
26 Ленинский проспект Гагаринский город Москва 148 39
27 Ленинский проспект Обручевский город Москва 148 32
28 Ленинский проспект Якиманка город Москва 148 25
29 Ленинский проспект Тропарево-Никулино город Москва 148 20
30 Ленинский проспект Донской город Москва 148 14
31 Ленинский проспект Ломоносовский город Москва 148 12
32 Ленинский проспект Проспект Вернадского город Москва 148 3
33 Ленинский проспект Теплый Стан город Москва 148 3
34 проспект Вернадского Тропарево-Никулино город Москва 128 65
35 проспект Вернадского Раменки город Москва 128 32
36 проспект Вернадского Проспект Вернадского город Москва 128 16
37 проспект Вернадского Ломоносовский город Москва 128 14
38 проспект Вернадского Гагаринский город Москва 128 1
39 Кутузовский проспект Дорогомилово город Москва 114 61
40 Кутузовский проспект Фили-Давыдково город Москва 114 53
41 Каширское шоссе Нагатино-Садовники город Москва 111 48
42 Каширское шоссе Москворечье-Сабурово город Москва 111 42
43 Каширское шоссе Орехово-Борисово Северное город Москва 111 14
44 Каширское шоссе Орехово-Борисово Южное город Москва 111 6
45 Каширское шоссе Нагатинский Затон город Москва 111 1
46 Кировоградская улица Чертаново Центральное город Москва 108 77
47 Кировоградская улица Чертаново Северное город Москва 108 21
48 Кировоградская улица Чертаново Южное город Москва 108 10

Представим полученные в таблице данные в виде диаграммы:

В [49]:

Данные таблиц и приведенной диаграммы показывают, что проспект Мира (протяженность 8.9 км), Профсоюзная улица (9.3 км) и Ленинградский проспект (5.6 км) - тройка лидеров по числу заведений общественного питания. Улицы-лидеры характеризуются большим числом районов, которые они пересекают.

Для более наглядного представления, нанесем заведения, относящиеся к улицам-лидерам, на карту города:

В [50]:
В [51]:
В [52]:
Out[52]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Следует отметить, что для более полного анализа необходимо нормализовать данные числа заведений. Это возможно сделать несколькими способами, среди которых: (1) использовать протяженность каждой улицы или (2) площадь района для дополнительной оценки плотности расположения заведений питания в нем. Данные по протяженности улиц Москвы отсутствуют в открытом доступе, поэтому оценим в следующем пункте работы, какие районы являются лидерами по числу заведений питания с учетом их площади и числа жителей.

Районы-лидеры по числу заведений общественного питания

Используем внешний датасет с информацией о площади и численности населения районов Москвы для оценки "плотности" размещения заведений и числа заведений на 1000 жителей для каждого района:

В [53]:
Out[53]:
district adm_area_short area_km_sq population
0 Академический ЮЗАО 5.83 110459
1 Алексеевский СВАО 5.29 80449
2 Алтуфьевский СВАО 3.25 57601
3 Арбат ЦАО 2.11 36107
4 Аэропорт САО 4.58 79413

Объединим данные таблицы, учитывающей район и число заведений в нём, с данными о площади района и числе жителей:

В [54]:
Out[54]:
adm_area district n_food_places adm_area_short area_km_sq population
0 Восточный Богородское 103 ВАО 10.0 110044.0
1 Восточный Вешняки 77 ВАО 11.0 121972.0
2 Восточный Восточное Измайлово 42 ВАО 4.0 77931.0
3 Восточный Восточный 4 ВАО 3.0 13698.0
4 Восточный Гольяново 87 ВАО 15.0 162886.0

Вычислим количество заведений на 1 кв.км и 1000 жителей для каждого района города:

В [55]:

Представим ТОП-10 районов города, по числу заведений на 1 кв.км:

В [56]:
Out[56]:
district n_food_places_per_area
0 Арбат 134.0
1 Тверской 111.0
2 Замоскворечье 97.0
3 Басманный 79.0
4 Мещанский 70.0
5 Пресненский 60.0
6 Таганский 45.0
7 Красносельский 45.0
8 Марьина Роща 38.0
9 Хамовники 38.0

Медианное число кафе на 1 кв.км для ТОП-10:

В [57]:
Out[57]:
65.0

Представим табличные данные в виде карты плотности распределения заведений питания в каждом районе:

В [58]:
В [59]:
В [60]:
Out[60]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Приведем также ТОП-10 районов города с максимальным количеством заведений питания на 1 тыс. жителей:

В [61]:
Out[61]:
district n_food_places_per_1000persons
0 Тверской 10.070
1 Арбат 7.450
2 Якиманка 6.882
3 Замоскворечье 6.571
4 Мещанский 5.767
5 Басманный 5.728
6 Пресненский 5.623
7 Даниловский 4.883
8 Красносельский 4.680
9 поселение Сосенское 4.130

Отразим число заведений на 1000 жителей для каждого района на карте города:

В [62]:
В [63]:
В [64]:
Out[64]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Из обеих таблиц видно, что районы Тверской, Арбат и Замоскворечье - лидеры среди районов, а центральные районы Москвы являются наиболее популярными для размещения заведений общественного питания.

Улицы с одним объектом общественного питания

Сформируем запрос на поиск улиц, где расположено только одно заведение общественного питания:

В [65]:
Out[65]:
street n_street_places
0 1-й Балтийский переулок 1
1 1-й Басманный переулок 1
2 1-й Ботанический проезд 1
3 1-й Вешняковский проезд 1
4 1-й Голутвинский переулок 1

Количество улиц, на которых находится по одному заведению общественного питания составляет 585.

Добавим названия районов, в которых находятся улицы с одним заведением общественного питания. Следует отметить, что некоторые улицы, могут пересекать несколько районов и в некоторых из них могут иметь по одному заведению:

В [66]:
Out[66]:
street district n_street_places
0 1-й Балтийский переулок Аэропорт 1
1 1-й Басманный переулок Красносельский 1
2 1-й Ботанический проезд Свиблово 1
3 1-й Вешняковский проезд Рязанский 1
4 1-й Голутвинский переулок Якиманка 1

Распределение числа посадочных мест для улиц с большим количеством объектов питания

Рассмотрим более подробно распределение посадочных мест для ТОП-10 улиц с максимальным числом заведений питания, используя сформированный ранее датасет df_query для улиц-лидеров:

В [67]:
050010001500050100150200250300350400450Распределение заведений по количеству посадочных мест для улиц ТОП-10Число посадочных местКоличество заведений
050010001500ТОП-10Диаграмма размаха количества посадочных мест в заведениях на ТОП-10 улицахЧисло посадочных местНабор данных

Диаграммы распределения и размаха позволяют сделать вывод, что для улиц-лидеров медианное число посадочных мест в заведении составляет 40. Также популярны небольшие заведения - до 20 посадочных мест и заведения в которых доступны от 40 до 60 мест.

Найдем заведение питания с максимальным числом посадочных мест для посетителей в Москве и выведем его название:

В [68]:
Out[68]:
1700
В [69]:
Out[69]:
id object_name chain object_type address number city territory street building simple_address adm_area district geodata_center point longitude latitude
12674 199696 arena by soho family нет бар город Москва, Кутузовский проспект, дом 36, строение 11 1700 город Москва город Москва Кутузовский проспект дом 36, строение 11 Кутузовский проспект, дом 36, строение 11 Западный Дорогомилово 0101000000F996FEAA6BC34240352FCC64F9DE4B40 POINT (37.52672326499118 55.74198589296285) 37.526723264991183 55.741985892962852

Заведение называется ARENA by SOHO FAMILY и располагается на Кутузовском проспекте, одной из улиц, входящих в ТОП-10 по числу заведений питания.

Определим среднее количество посадочных мест, характерное для различных типов заведений для улиц, входящих в ТОП-10 и не входящих в них:

В [70]:

Ответим на вопрос, наблюдаются ли отличия между числом посадочных мест на улицах ТОП-10 и улицами за его пределами:

В [71]:
Out[71]:
object_type number_seats_top_10 number_seats_not_in_top_10
0 магазин (отдел кулинарии) 7 5
1 кафетерий 9 9
2 закусочная 17 7
3 предприятие быстрого обслуживания 23 20
4 кафе 41 39
5 буфет 43 51
6 бар 70 41
7 ресторан 99 96
8 столовая 140 129

В целом, можно отметить что отличия в числе посадочных мест незначительные, но они есть. В особенности это характерно для столовых и баров. Это связано с тем, что улицы-лидеры пересекают большое количество центральных районов с развитой деловой и туристской инфраструктурой, и расположенные там заведения пользуются большим спросом, что требует предоставление большего числа посадочных мест.

В [72]:
050100магазин (отдел кулинарии)кафетерийзакусочнаяпредприятие быстрого обслуживаниякафебуфетбарресторанстоловаяТип улицыне ТОП-10ТОП-10Число посадочных мест для заведений, расположенных на улицах ТОП-10 и за их пределамиЧисло местТип заведения

Потенциальные районы для размещения кафе

Выберем потенциальные районы города для размещения кафе. В качестве совместного условия выберем районы, в которых размещено от 1 до 4-х кафе на 1 тыс.жителей, а также их общее число не превышает 65-ти (медианное значение для ТОП-10 районов). Такое условие позволит рассмотреть в основном центральные районы с относительно невысокой плотностью кафе.

В [73]:
Out[73]:
district n_food_places_per_area adm_area geometry n_food_places_per_1000persons
0 Арбат 134.0 Центральный POLYGON ((37.57206 55.75202, 37.57396 55.75256, 37.57505 55.75335, 37.57628 55.75463, 37.57651 55.75487, 37.57662 55.75499, 37... 7.450
1 Тверской 111.0 Центральный POLYGON ((37.57523 55.77552, 37.57599 55.77561, 37.57673 55.77575, 37.57746 55.77594, 37.57810 55.77615, 37.57999 55.77693, 37... 10.070
2 Замоскворечье 97.0 Центральный POLYGON ((37.61513 55.72688, 37.61761 55.72708, 37.61975 55.72728, 37.61991 55.72730, 37.61990 55.72739, 37.61988 55.72763, 37... 6.571
3 Басманный 79.0 Центральный POLYGON ((37.62790 55.75954, 37.62807 55.75961, 37.62826 55.75968, 37.62847 55.75974, 37.62866 55.75978, 37.62894 55.75984, 37... 5.728
4 Мещанский 70.0 Центральный POLYGON ((37.61225 55.78259, 37.61241 55.78262, 37.61255 55.78268, 37.61273 55.78288, 37.61291 55.78331, 37.61296 55.78338, 37... 5.767

Если ограничить потенциальное место размещения кафе только Центральным административным округом, то имеется два привлекательных района, удовлетворяющих первоначальным условиям: Таганский и Хамовники.

В [74]:
Out[74]:
district n_food_places_per_area adm_area geometry n_food_places_per_1000persons
6 Таганский 45.0 Центральный POLYGON ((37.63211 55.74885, 37.63237 55.74952, 37.63239 55.74961, 37.63245 55.74981, 37.63254 55.75027, 37.63306 55.75180, 37... 2.946
9 Хамовники 38.0 Центральный POLYGON ((37.54108 55.72013, 37.54118 55.72206, 37.54186 55.72404, 37.54307 55.72557, 37.54490 55.72706, 37.54522 55.72719, 37... 3.448
В [75]:
В [76]:
В [77]:
Out[77]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Рассмотрим, какие помещения доступны для аренды под кафе в районе Таганский, используя базу данных cian.ru:

Одним из вариантов решения может быть парсинг данных с использованием BeautifulSoup. Извлеченные данные адресов для первой страницы объявлений показаны ниже.

В [78]:
В [79]:
В [80]:
Out[80]:
['Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Чкаловская, улица Земляной Вал, 48А',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Таганская, Большой Дровяной переулок, 7/9С1',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Таганская, 2-й Котельнический переулок, 3',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Таганская, улица Большие Каменщики, 6С1',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Таганская, Воронцовская улица, 21С1',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Римская, улица Сергия Радонежского, 27С1',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Пролетарская, Волгоградский проспект, 18',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Таганская, улица Большие Каменщики, 2',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Таганская, Гончарная набережная, 9/16С2',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Площадь Ильича, Нижегородская улица, 1А',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Курская, Наставнический переулок, 3',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Китай-город, улица Солянка, 4С1-1а',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Площадь Ильича, улица Сергия Радонежского, 8',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Таганская, Верхняя Радищевская улица, 22',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Таганская, улица Большие Каменщики, 9сС',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Пролетарская, Волгоградский проспект, 10',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Калитники, Нижегородская улица, 32С3',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Калитники, Нижегородская улица, 32С3',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Марксистская, Таганская улица, 31/22',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Площадь Ильича, улица Золоторожский Вал, 38С1',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Таганская, Николоямская улица, 29С3',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Пролетарская, Волгоградский проспект, 10',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Калитники, Нижегородская улица, 25',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Китай-город, Серебрянический переулок, 4С1',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Таганская, Яузская улица, 8С2',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Марксистская, Таганская улица, 1С1',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Таганская, улица Большие Каменщики, 21/8',
 'Москва, ЦАО, р-н Таганский, м. Марксистская, Таганская улица, 24С1']

Для визуализации используем данные базы предоставленные самим сервисом ЦИАН, а координаты заведений получим, используя сервис DaData

В [81]:
Out[81]:
area address floor ceiling_hight phone latitude longitude
0 346.8, м2 Гончарная улица, 38 1/14 4.0 +79680124336 55.740890499999999 37.650699899999999
1 320.0, м2 улица Нижняя Радищевская, 5с2 2/2 NaN +79060599076 55.741846899999999 37.653382000000001
2 160.0, м2 Товарищеский переулок, 1С3 1/2 3.0 +79346625090, +79346627959 55.741501300000003 37.657702600000000
3 219.0, м2 улица Земляной Вал, 48А -1/9 4.0 +79057130366 55.752288000000000 37.655372999999997
4 786.0, м2 улица Станиславского, 15 1/2 NaN +79850077514 55.744984100000003 37.661305100000000

Добавим на карту синие метки, с доступными заведениями для аренды для района Таганский:

В [82]:
В [83]:
Out[83]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Одним из возможных мест размещения кафе может служить область в районе Детского Таганского парка, которая привлекательна как с точки зрения близости к метро и оживлённости Таганской улицы, так и её расположения недалеко от места отдыха жителей.

Промежуточные выводы:

  • Заведения общественного питания Москвы в основном представлены кафе, чья доля (39.7%) в общем числе заведений сопоставима с суммарной долей столовых (16.9%), ресторанов (14.9%) и фастфудов (12.4%). Бары и буфеты в общепите города составляют 5.6% и 3.8% соответственно. Кафетерии (2.6%), закусочные (2.3%) и кулинарии (1.8%) – типы заведений, наименее распространенные на рынке общественного питания Москвы.
  • Доля заведений, относящихся к сетям, составляет примерно 20% от всех заведений общественного питания. Распределение доли сетевых и несетевых заведений общественного питания в общем числе заведений Москвы показывает, что среди несетевых типов заведений превалируют кафе (30.6%), столовые (16.9%) и рестораны (11.4%). Сетевой характер бизнеса привлекателен для кафе (9.1%), предприятий быстрого обслуживания(5.2%) и ресторанов (3.6%).
  • В разрезе типов заведений сетевое распространение характерно для предприятий быстрого обслуживания (фастфудов) – 41.5%, а также отделов кулинарий – 28.6%, которые чаще всего находятся в продуктовых магазинах торговых сетей. Третью строчку по популярности сетевой организации бизнеса делят рестораны и кафе (~23%). Наименьшую склонность к сетевой организации общественного питания Москвы имеют столовые (0.1%).
  • Среднее число посадочных мест для сетевых заведений равно 53-м (медианное – 40). Для сетевых объектов питания более характерно распространение небольшого или среднего числа заведений с небольшим или средним числом посадочных мест. Исключением может являться сеть быстрого питания Макдональдс, для которой помимо большого размаха сети характерно большое количество посадочных мест в заведениях.
  • Максимальное среднее число посадочных мест для различных типов заведений характерно для столовых (130), ресторанов (97) и буфетов (51). Минимальное – для кафетериев (9), закусочных (8) и кулинарий (6).
  • Улицы-лидеры по числу заведений общественного питания Москвы: проспект Мира, Профсоюзная улица и Ленинградский проспект. Они характеризуются большим числом районов города, которые пересекают.
  • Для улиц-лидеров медианное число посадочных мест в заведении составляет 40. Популярны также небольшие заведения - до 20 посадочных мест, и заведения, в которых доступны от 40 до 60 мест.
  • Районы Тверской, Арбат и Замоскворечье - лидеры среди районов по числу заведений на 1 кв.км и 1 тыс. жителей. В целом, центральные районы Москвы являются наиболее популярными для размещения заведений общественного питания.
  • Наблюдаются отличия между числом посадочных мест на улицах ТОП-10 и улицами за его пределами. В особенности это заметно для столовых и баров, где заведения улиц-лидеров представлены большим числом посадочных мест.

Общие выводы

  • Исходный датасет по объектам общественного питания Москвы содержит необходимую информацию для проведения исследования, но требует тщательной предварительной обработки для уточнения названий заведений, их адресов и устранения дубликатов.
  • Внешний источники данных, такие как административно-территориальное деление, площадь районов и число жителей в них, позволяют проанализировать более подробно распределение заведений для различных районов города, а геоданные позволяют визуализировать сходства и различия на карте города.
  • Исследование позволило ответить на вопрос о соотношении видов объектов общественного питания по количеству и установить, что, например, доля кафе (39.7%) в общем числе заведений сопоставима с суммарной долей столовых (16.9%), ресторанов (14.9%) и фастфудов (12.4%).
  • Анализ сетевых заведений показал, что их доля в общепите составляет 1/5 от всех заведений Москвы. Лидерами по числу заведений являются KFC, Шоколадница и Макдональдс.
  • В разрезе типов заведений сетевое распространение характерно для предприятий быстрого обслуживания (фастфудов) – 41.5%, а также отделов кулинарий – 28.6%, которые чаще всего находятся в продуктовых магазинах торговых сетей.
  • Для сетевых объектов питания более характерно распространение небольшого или среднего числа заведений с небольшим или средним числом посадочных мест. Среднее число посадочных мест для сетевых заведений равно 53-м (медианное – 40).
  • Максимальное среднее число посадочных мест для различных типов заведений характерно для столовых (130), ресторанов (97) и буфетов (51). Минимальное – для кафетериев (9), закусочных (8) и кулинарий (6).
  • Улицы-лидеры по числу заведений общественного питания Москвы: проспект Мира, Профсоюзная улица и Ленинградский проспект. Они характеризуются большим числом районов города, которые пересекают. Следует однако учитывать их протяженность, и для будущего исследования нормировать данные.
  • Районы Тверской, Арбат и Замоскворечье - лидеры среди районов по числу заведений на 1 кв.км и 1 тыс. жителей. В целом, центральные районы Москвы являются наиболее популярными для размещения заведений общественного питания.

Рекомендации:

  • При планировании и реализации проекта по организации кафе, следует учитывать их высокую долю на рынке общественного питания.
  • Следует обратить внимание на локацию кафе. В центральных районах города высокий спрос на услуги общепита со стороны жителей и туристов. Вместе с тем, центральные районы - это высокая арендная плата и конкуренция среди заведений. Оптимальным может быть центральный район города (к примеру, Таганский), где относительно невелико количество заведений на 1 кв.км и на 1 тыс. жителей. Альтернативой может стать интенсивно развивающийся деловой район города.
  • Требуется обратить внимание на количество посадочных мест. В среднем для кафе - это 40, но в зависимости от близости к центру это число можно увеличить. Безусловно, следует учитывать сопутствующие расходы и бизнес-модель заведения.
  • Кафе относятся к видам сетевых заведений. Одним из направлений развития бизнеса может служить открытие заведений в крупных торговых центрах, что позволит не только привлечь внимание к заведению большого количество людей за короткое время, но и постоянно увеличивать число клиентов.

Презентация

Презентация для инвесторов расположена по ссылке